机译:使用模式混合方法预测短期巴士乘客需求
School of Civil Engineering, The University of Queensland, Brisbane, 4072 QLD, Australia;
School of Information Science and Engineering, Shandong University, Jinan 250100, China;
School of Civil Engineering, The University of Queensland, Brisbane, 4072 QLD, Australia;
School of Civil Engineering, The University of Queensland, Brisbane, 4072 QLD, Australia;
Passenger demand; Short-term forecast; Interactive multiple model; Time series analysis; Pattern hybrid;
机译:基于时间序列模型和交互式多模型方法的短期巴士客运需求预测
机译:基于时间序列模型和交互式多模型方法的短期总线乘客需求预测
机译:基于天气条件预测总线乘客需求的深度学习方法
机译:识别典型的城市水需求模式,以获得可靠的短期预测 - 冰水项目方法
机译:基于预测驾驶模式的混合动力公交车实时最优控制策略的开发。
机译:混合单向方差分析方法用于多模式差异基因表达的鲁棒高效估计
机译:按需乘车的乘客需求短期预测 服务:时空深度学习方法
机译:制定预测天然气需求的短期模型,1989年3月。